关于作者

👋 个人简介

你好！我是 谭鹏(Peng Tan)，一位专注于 AI 领域的独立研究者和技术博主。

🎯 研究兴趣

我的研究主要集中在以下几个方向：

  • 大语言模型 (LLM)：从基础理论到实际应用
  • 多代理系统 (MAS)：智能体协作，通信机制，设计模式
  • 上下文工程：提升模型理解和生成能力以及ACE(Agentic Context Engineering)
  • Vibe Coding：使用AI编程提升个人全方位效能
  • AI 工具链：构建高效的 AI 开发工具

📚 专业背景

编程语言

  • 系统级：C/C++, Go，Rust
  • 应用级：Python, TypeScript, Shell
  • 脚本自动化：Bash, PowerShell

AI/ML 技术栈

  • 框架与平台：LangChain, LangGraph, AutoGen, CAMEL, CrewAI
  • 模型开发：Fine-tuning, Prompt Engineering, RAG
  • 向量数据库：Pinecone, Milvus etc.

云 & 云原生 & 微服务

  • 云和容器编排：OpenStack, KVM, Kubernetes, Docker, Helm
  • 服务网格：Istio, Envoy, Linkerd
  • 云平台：AWS, Google Cloud, Azure，
  • 架构模式：Microservices, Event-Driven, Serverless

基础设施 & DevOps

  • CI/CD：GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins
  • IaC：Terraform, CloudFormation
  • 监控运维：Prometheus, Grafana, ELK Stack
  • 版本控制：Git, GitHub, GitLab

数据 & 消息系统

  • 数据库：PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis
  • 消息队列：Kafka, RabbitMQ, NATS
  • 分布式系统：Consensus Protocols, CAP Theory，RAFT

AI Vibe Coding开发

  • AI Coding：Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, SDD(Spec Drive Dev), BMAD
  • IDE & 编辑器：VS Code
  • 协作工具：Notion, Obsidian

🌟 主要贡献

开源项目

  • 开源软件贡献者
  • 技术文档和教程的编写者
  • 社区技术分享的积极参与者

技术写作

  • 深度技术文章
  • 论文解读和技术分析
  • 开源项目介绍和评测

💡 技术理念与愿景

作为 AI 领域的探索者和实践者，我坚信技术创新应当服务于开发者社区的共同成长。

🎯 核心追求

开源生态建设

  • 积极参与和推动高质量 AI 开源项目的开发与演进
  • 通过系统化文档和实战案例，降低 AI 技术的学习曲线
  • 建立开发者之间的知识共享与协作网络

前沿技术实践

  • 持续跟踪 AI 领域的最新研究进展与工程实践
  • 将前沿理论快速转化为可落地的技术方案和工具链
  • 沉淀和分享在实际项目中验证过的架构模式与开发范式

知识体系构建

  • 从原理层面深度剖析技术本质，而非浅尝辄止
  • 构建结构化的知识图谱，帮助开发者建立完整的技术认知
  • 以解决实际问题为出发点，提供可复用的技术方案

📝 内容特色

本博客致力于提供以下类型的优质内容：

内容类型核心价值典型主题
🔬 深度技术剖析从原理到实现的完整技术链路大模型架构、多智能体系统设计
🛠️ 工具链实战真实场景下的工具选型与使用AI Coding、开发效能提升
📊 行业动态洞察技术趋势分析与影响评估前沿论文解读、产品技术分析
🚀 开源项目评测技术栈对比与最佳实践框架对比、架构设计模式

🔗 联系方式

感谢你的关注！如果你有任何问题或建议，欢迎随时联系我。